LSTM是RNN的一种特殊形式
对
举一反三
- 下列有关LSTM模型的叙述对的是（ ） A: LSTM是简化版的RNN B: LSTM是RNN的扩展.其通过特殊的结构设计来避免长期依赖问题 C: LSTM是双向的RNN D: LSTM是多层的RNN
- 下列关于长短期记忆网络LSTM和循环神经网络RNN的关系描述正确的是： A: LSTM是简化版的RNN B: LSTM是双向的 RNN C: LSTM是多层的RNN D: LSTM是RNN的扩展，其通过特殊的结构设计来避免长期依赖问题
- ________是一种特殊的RNN，解决了梯度消失和梯度爆炸，在长序列中表现更好。 A: 卷积神经网络（CNN） B: 循环神经网络（RNN） C: 长短期记忆LSTM D: 时序网络
- LSTM可以缓解RNN梯度消失/梯度爆炸的问题。（ ）
- “LSTM”是长短是记忆体的英文简写，专门解决RNN的长期依赖问题。
内容
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关于循环神经网络以下说法错误的是（） A: 循环神经网络可以根据时间轴展开 B: LSTM无法解决梯度消失的问题 C: LSTM也是一种循环神经网络 D: 循环神经网络可以简写为RNN
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下列关于长短期记忆网络LSTM和循环神经网络RNN的关系描述正确的是：
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LSTM模型和RNN模型都是属于深度学习模型，都可用于情感分析任务中，但是LSTM 模型克服了梯度消失问题。（ ）
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RNN在解决序列问题时遇到梯度消失的问题，一般采用的是LSTM进行解决。
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下列关于循环神经网络的说法哪个是错误的___ A: 普通RNN容易出现梯度消失问题 B: 普通RNN容易出现梯度爆炸问题 C: LSTM网络结构相对普通RNN网络解决了梯度爆炸问题，但没有很好解决梯度消失问题 D: 循环神经网络RNN和LSTM等模型，则因为其模型结构特点可以更好地应用于时序相关的问题场景